大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下kettle工具的问题，以及和etl数据抽取工具的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
etl常用的三种工具介绍
Datastage、Informatica、Kettle三个ETL工具的特点和差异介绍：
1、操作
这三种ETL工具都是属于比较简单易用的，主要看开发人员对于工具的熟练程度。
Informatica有四个开发管理组件，开发的时候我们需要打开其中三个进行开发，Informatica没有ctrl+z的功能，如果对job作了改变之后，想要撤销，返回到改变前是不可能的。相比Kettle跟Datastage在测试调试的时候不太方便。Datastage全部的操作在同一个界面中，不用切换界面，能够看到数据的来源，整个job的情况，在找bug的时候会比Informatica方便。
Kettle介于两者之间。
2、部署
Kettle只需要JVM环境，Informatica需要服务器和客户端安装，而Datastage的部署比较耗费时间，有一点难度。
3、数据处理的速度
大数据量下Informatica与Datastage的处理速度是比较快的，比较稳定。Kettle的处理速度相比之下稍慢。
4、服务
Informatica与Datastage有很好的商业化的技术支持，而Kettle则没有。商业软件的售后服务上会比免费的开源软件好很多。
5、风险
风险与成本成反比，也与技术能力成正比。
6、扩展
Kettle的扩展性无疑是最好，因为是开源代码，可以自己开发拓展它的功能，而Informatica和Datastage由于是商业软件，基本上没有。
7、Job的监控
三者都有监控和日志工具。
在数据的监控上，个人觉得Datastage的实时监控做的更加好，可以直观看到数据抽取的情况，运行到哪一个控件上。这对于调优来说，我们可以更快的定位到处理速度太慢的控件并进行处理，而informatica也有相应的功能，但是并不直观，需要通过两个界面的对比才可以定位到处理速度缓慢的控件。有时候还需要通过一些方法去查找。
8、网上的技术文档
Datastage<Informatica<kettle,相对来说，Datastage跟Informatica在遇到问题去网上找到解决方法的概率比较低，kettle则比较多。
etl数据抽取工具有哪些
工具如下
1、DataPipeline
DataPipeline是一家为企业用户提供数据基础架构服务的科技公司，DataPipeline数据质量平台整合了数据质量分析、质量校验、质量监控等多方面特性，以保证数据质量的完整性、一致性、准确性及唯一性，彻底解决数据孤岛和数据定义进化的问题。
2、Kettle
Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。Kettle中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。
Kettle家族目前包括4个产品：Spoon、Pan、CHEF、Kitchen。
SPOON允许你通过图形界面来设计ETL转换过程（Transformation）。
PAN允许你批量运行由Spoon设计的ETL转换(例如使用一个时间调度器)。Pan是一个后台执行的程序，没有图形界面。
CHEF允许你创建任务（Job）。任务通过允许每个转换，任务，脚本等等，更有利于自动化更新数据仓库的复杂工作。任务通过允许每个转换，任务，脚本等等。任务将会被检查，看看是否正确地运行了。
KITCHEN允许你批量使用由Chef设计的任务(例如使用一个时间调度器)。KITCHEN也是一个后台运行的程序。
3、Talend
Talend，是一家专业的开源集成软件公司，为企业提供开源的中间件解决方案，从而让企业能够在他们的应用，系统以及数据库中赢取更大的价值。在传统软件公司提供封闭、私有的解决方案的领域Talend系列软件以开源的形式进行开发。Talend，可运行于Hadoop集群之间，直接生成MapReduce代码供Hadoop运行，从而可以降低部署难度和成本，加快分析速度。而且Talend还支持可进行并发事务处理的Hadoop2.0。
kettle优缺点
你好，优点：
1.快速加热水，节约时间和电费；
2.操作简单，易于使用；
3.设计小巧，易于携带；
4.多种材质和颜色可选，易于搭配家居风格；
5.可以保持水温，适合泡茶、咖啡等需要精确温度的饮品。
缺点：
1.只能加热水，功能单一；
2.部分产品噪音较大；
3.清洁不易，需要定期清理过滤网和水垢；
4.部分产品存在安全隐患，需要注意使用方法和质量；
5.部分产品较为耗电，需要注意电费开支。
etlcloud是开源的么
是。
ETL数据交换技术平台是基于微服务架构完全自主研发和创新的新一代数据集成平台，通过叠加API服务平台即可快速落地构建一个轻量级的数据中台。
平台通过可视化的拖、拉、拽即可完成数据集成流程的构建并实现数据抽取、转换、清洗、脱敏、加载等功能，RestCloudETL数据平台从架构、易用性、传输性能、可视化、功能丰富性等方面均全面超越Kettle等开源ETL工具。通过容器化技术RestCloudETL支持大规模的分布式部署架构，可以根据资源利用率实现动态的弹性伸缩实现上万流程的同时调度与并发运行。
kettle处理大数据怎么样
1.处理大数据方面，kettle是一种非常有效的工具。2.原因是kettle具有强大的数据抽取、转换和加载（ETL）功能，可以处理大规模的数据集。它支持多种数据源和目标，可以从不同的数据库、文件和API中提取数据，并将其转换为所需的格式。此外，kettle还提供了丰富的转换和清洗功能，可以对数据进行加工和处理，以满足不同的需求。3.除了处理大数据，kettle还具有其他优点。它具有可视化的操作界面，使得用户可以通过拖拽和连接组件来构建数据流程，而无需编写复杂的代码。此外，kettle还支持任务调度和监控，可以自动化执行数据处理任务，并提供实时的监控和报告。因此，kettle是一个功能强大、易于使用的工具，适用于各种数据处理场景。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。
